基于PCA-BP神经网络的巷道通风摩擦阻力系数预测模型

根据实测巷道通风摩擦阻力系数数据的特点,建立了主成分分析PCA-BP神经网络预测模型。采用PCA法对影响巷道通风摩擦阻力系数的支护类型、断面形状、巷道宽、巷道高、支护部分周边长、巷道断面积和巷道长度7个因素进行降维。将降维后因素的贡献率进行排序筛选,得到3个主成分指标(F_(1)、F_(2)和F_(3)),作为BP神经网络输入层的神经元。利用实测数据对PCA-BP神经网络模型进行训练和测试,并将测试结果与支持向量机回归(SVM)模型和BP神经网络模型的测试结果进行对比,结果显示:全因素的BP神经网络预测模型和SVM预测模型的平均精度分别为92.9420%、93.0235%,而PCA-BP预测模型的平均精度达到了96.4325%。PCA-BP神经网络模型不但简化了网络结构,更提高了网络的泛化能力,使预测误差更小、精度更高,为更准确地获得巷道通风摩擦阻力系数提供了一种有效的方法。

基于RS-PCA-SVM的建筑项目安全预测模型

为了减少建筑项目安全事故的发生,文章提出一种基于RS-PCA-SVM建筑项目安全组合预测模型,采用粗糙集理论(rough set,RS)对数据进行属性约简,剔除交叉和冗余信息,降低输入变量维数和计算复杂度,减少训练时间;利用主成分分析(principal component analysis,PCA)法进行降维处理,除去贡献率较低的主成分,将剩余主成分作为支持向量机(support vector machine,SVM)的输入变量,并选择自适应权重粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)优化SVM的参数,避免参数选择的盲目性。结果表明:该模型的平均预测准确率为93.78%,相比传统方法预测精度高、计算速度快。

基于PCA-APCS-MLR模型的滇池流域地下水质量影响因素定量识别

近年来,随着人类活动的加剧,滇池流域地下水质量不断恶化.本研究在评价流域地下水质量及主要影响指标的基础上,利用主成分分析法(PCA)归纳主要影响水质的驱动因子,并结合绝对主成分得分-多元线性回归受体模型(APCS-MLR模型)进一步量化了人为和天然因素对流域内地下水质量的影响程度.结果表明:①滇池流域约78%的地下水超过GB/T 14848-2017《地下水质量标准》Ⅲ类水标准,其中主要超标指标为铝(Al)、锰(Mn)和总铁(TFe).②通过主成分分析(PCA)提取了5类影响水质的主成分因子,分别为水岩相互作用因子(24.27%)、生活污水漏排因子(17.09%)、农业活动污染因子(12.24%)、地质环境背景因子(10.26%)和工业活动污染因子(9.14%),方差累积贡献率为73.00%.③利用APCS-MLR模型进一步量化了各类人为和天然因素对流域内地下水质量影响的贡献,5项因子对特征指标的平均贡献率分别为45.15%、70.76%、45.54%、54.1%和44.59%.研究显示,人类活动对地下水的过度开采及工农业活动是导致区域地下水质量下降的主要因素.

基于PCA-BPNN模型的埋地管道腐蚀速率预测研究

为了更加准确可靠地预测埋地管道的腐蚀速率,融合PCA分析法和多隐层BP人工神经网络模拟方法进行研究.选取陕西省某油气公司的埋地输油管道,构建8维度外腐蚀指标体系,在PCA-多隐层BPNN模型中模拟训练得到结果.通过PCA预处理将外腐蚀指标体系降为3维,以便减少多元素信息带来的耦合影响,模拟得到隐藏层参数最优的BPNN模型,预测腐蚀速率,求出预测值精确度,统计得到改进后方法精确度大于95%的个数是单一BP方法的2.5倍.为了检验PCA-多隐层BPNN方法的鲁棒性,另取20组数据代入验证,再次证实了PCA-多隐层BPNN模型所得的误差更小,更能满足实际工程需要.

基于改进PCA模型的工作站故障诊断方法研究

工作站广泛应用于工业生产。现有的PCA故障诊断模型在检测工作站故障时存在模型过度拟合、指标冲突、参数敏感度低等问题,误检漏检较多。针对上述问题,提出一种基于改进PCA模型的工作站故障诊断方法,即MA-PCA(Multi-index Principal Component Analysis)。在传统PCA主成分分析故障诊断模型基础上,在主元空间和残差空间计算T2和SPE统计量,引入控制限融合深度系数的统计量指标,调整控制限,根据主成分中的参数贡献量反馈调整诊断模型,构建自适应更新的故障诊断模型。最后通过实例分析,验证了所提出的改进PCA模型故障诊断方法的可行性,并与传统PCA模型和三项故障诊断方法的诊断结果进行比对,该方法在故障诊断准确率上可提高2.7%~8.2%。

基于PCA-DEA模型的福建省生鲜农产品冷链物流效率分析

随着居民可支配收入的提高以及国内生产总值的增长,人们的生活条件与过去相比有了一个质的飞跃。在这样的大背景之下,人们对生鲜农产品的需求不断地增加,不仅需要足量的生鲜农产品,更加考虑生鲜农产品的新鲜度以及安全性,由此期待能够提高冷链物流的效率。文章选取了福建省2012—2021年这10年的冷链物流相关数据,运用PCA模型从众多能够影响冷链物流效率的投入因素中找出主要的影响因素,并用DEA数据包络法算出冷链物流效率,并且对该省的效率进行分析,在此基础上提出相关建议。

基于改进PCA-BP神经网络模型的海宁市需水预测

需水预测是地区水资源规划中的重要部分,对于实现水资源合理有序开发,保障社会经济的可持续发展有重要的指导意义。采用改进PCA-BP神经网络模型对影响需水量的9个影响因子进行降维处理,并分别以海宁市2001~2014、2015~2020年数据作为训练样本和检验样本完成模型训练,其中,综合灰色预测模型GM(1,1)对降维后的影响因子独立预测,从而预测海宁市规划年需水量,并与传统定额法的需水预测结果进行对比分析。结果表明,人口、GDP、居民生活用水量、城镇公共用水量为影响海宁市需水量的主要因子;通过构建改进PCA-BP神经网络模型得到的2025、2030、2035年需水结果,比传统定额法更为真实、合理,进一步证实了预测模型的合理性,可为海宁市未来水资源规划提供指导。

基于PCA-RF组合模型的福建省空气负氧离子浓度预测研究

空气负氧离子(NOI)浓度是评价空气新鲜和清洁程度的重要指标。为了提高NOI浓度的监测能力,综合考虑气象要素和遥感因子,分析NOI浓度的关键影响因子,利用皮尔逊相关分析、PCA分析和随机森林机器学习方法(RF)构建了福建区域NOI浓度的PCA-RF预测模型。研究发现,(1)NOI浓度分布与风速(W_(air))、空气温度(T_(air))、大气压强(P_(air))、能见度(I_(VIS))、气溶胶光学厚度(h_(AOD))、植被指数(I_(NDVI))、湿度指数1(I_(NDMI1))、植被供水指数(I_(VSWI))和亮度指数(I_(NDSI))呈显著相关(均通过0.01显著性检验),其中W_(air)、I_(VIS)、I_(NDVI)和I_(VSWI)与NOI浓度呈正相关,T_(air)、P_(air)、h_(AOD)、I_(NDMI1)和I_(NDSI)与NOI浓度呈负相关。(2)主成分数量为7时,方差累计贡献率达到93.36%,能够代表所有因子的大部分信息。(3)PCA-RF模型最佳的ntree和mtry分别为400和7。对福建区域NOI浓度影响较大的前3个因子依次为P_(air)、I_(VIS)和I_(VSWI)。(4)PCA-RF模型在验证集上的RMSE为803.73 ions/cm^(3),R^(2)为0.44,MAE为548.79 ions/cm^(3)。

基于PCA多模型融合的滚动轴承性能退化指标构建

单模型构建的滚动轴承性能健康指标仅能从本身的“单角度”来描述滚动轴承的性能退化状态,具有一定的局限性。为解决这个问题,提出一种基于主成分分析(principal component analysis,PCA)多模型融合的滚动轴承健康指标构建方法。该方法分别采用支持向量数据描述(support vector data description,SVDD)模型、自联想核回归(auto-associative kernel regression,AAKA)模型和高斯混合模型(gaussian mixture module,GMM)构建相应单模型的健康指标,再将3个单模型的健康指标经主成分分析(PCA)融合,并选取第一主成分作为能够包含“多角度”性能退化信息的健康指标(SAG-HI)。试验结果表明,相比于各单模型的健康指标,SAG-HI与滚动轴承保持可靠度的灰置信水平达到98.38%,其相关性、单调性和鲁棒性也均表现为最优,且通过包络谱分析验证了其能够准确且及时监测到早期故障发生时刻。

基于PCA和GMM的宽带网络流量异常检测方法

随着网络规模和复杂度的不断提升,宽带网络流量异常检测成为保障网络稳定运行的关键。文章研究一种基于主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)和高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)的宽带网络流量异常检测方法。首先,利用PCA技术对网络流量数据进行特征提取与降维处理,以降低数据的维度和复杂性;其次,采用GMM对降维后的数据进行分类;最后,使用KDD 99数据集对所提方法进行测试。实验表明,该方法能够有效检测宽带网络中的异常流量,具有较高的适应性和稳定性。

PCA-MLP神经网络模型在黄河宁夏段径流预测中的应用

为提高短时间尺度的月径流量预测效果并简化神经网络模型结构,将主成分分析(PCA)和多层感知器神经网络(MLP)相结合,构建PCA-MLP神经网络模型预测汛期月径流量。模型首先采用主成分分析法确定影响径流量的主要影响因子,再将主要影响因子数据输入MLP神经网络模型,预测月径流量数据。将宁夏青铜峡水文站2010—2019年汛期的月径流量和影响因子数据作为训练样本训练神经网络模型,以2020—2022年汛期月径流量和影响因子数据作为检验样本进行对比分析。预测结果表明:目前影响汛期径流量的因素主要是历史径流和气候特征,检验集预测结果确定性系数为0.851,模型可为宁夏汛期月径流量预测提供相应指导。

基于PCA-RBF的沥青混合料阻燃性能研究

该研究旨在探讨基于主成分分析(PCA)和径向基函数(RBF)神经网络的方法,以评估沥青混合料的阻燃性能。研究的主要目标是建立一个可靠的预测模型,以准确评估不同沥青混合料的阻燃性能,从而为沥青路面工程设计和交通安全提供支持。该文收集多种不同配方和成分的沥青混合料样本,并对其阻燃性能进行实验测试。然后,运用PCA降维技术提取关键特征,以减少特征空间的维度,从而优化数据分析。接着,采用RBF神经网络模型,利用经过降维处理的数据,进行阻燃性能的建模和预测。研究结果表明,PCA-RBF方法能够有效地分析沥青混合料的阻燃性能,并具有较高的预测准确性。通过使用PCA降维,成功地提取影响阻燃性能的主要特征,从而更好地理解不同混合料之间的差异。同时,RBF神经网络模型在预测方面表现出色,为不同沥青混合料的阻燃性能提供可靠的评估方法。该文讨论模型的优点和局限性,并提出进一步改进和研究的建议。

基于PCA-SBM的轨道交通站点接驳评价体系——以厦门市轨道交通站点为例

以慢行交通规划为指导,搭建基于PCA-SBM(主成分分析-基于松弛值测算)的效率评价模型,从管理者视角对厦门市轨道交通单车接驳现状作出评价。研究发现:厦门市站点接驳效率整体偏低,多呈现高投入、中回报的数据表现,需加强高峰日的引导轮次;电子围栏使用率低,应加强政企联动,做好及时的高峰时期车辆调度与用户前端引导,提升用户对电子围栏的感知,推动落实智能化管理。

基于PCA的采煤机健康状态云模型评估分析

为了有效评估采煤机健康状态,本研究提出了一种基于PCA和云模型的采煤机健康状态评估方法。以某矿场采煤机作为研究背景,选取截割部、牵引部、变频部、调高调压四个方面共10个影响因素作为评价指标,建立采煤机健康状态评价体系;为了避免决策者的主观影响,本研究从定量角度对采煤机健康状态进行评估,运用PCA对数据进行降维并计算各指标权重,构建基于云理论的采煤机健康状态云模型,依据云模型特征参数确定采煤机健康状态等级。通过实例分析表明,基于PCA的采煤机健康状态云模型评估方法可准确的判断当前采煤机的健康状态,为煤矿企业安排维护计划提供一定的参考。

我国学前教育资源利用效率研究——基于PCA-DEA组合模型

采用2010—2019年全国31个省、自治区和直辖市的面板数据,通过PCA-DEA组合模型计算31个省、自治区、直辖市的学前教育资源利用效率和绩效,建立Tobit回归模型对其影响因素进行探究。结果显示:我国学前教育资源利用效率整体偏低,呈波动式增长趋势,而且存在地区差异,中部地区学前教育资源利用效率高于西部地区和东部地区;学前教育资源利用绩效整体不高,呈波动下降趋势;地区经济发展水平、城镇人口比重、学前教育资源配置结构和班级规模等变量对学前教育资源利用效率有显著影响。为此,需要优化资源配置结构,建立学前教育评估机制,强化政府服务职能,以提高学前教育资源利用效率。

基于改进PCA_CNN的银行卡号识别模型

为降低图像噪声及PCA_CNN网络计算量,将彩色图像采用灰度化处理,利用Canny算子进行边缘处理,采用大津算法、轮廓提取算法完成银行卡数字区域识别,使该模型对图像的背景、光照、对比度有较强适应能力与抗干扰性。利用主成分分析法(PCA)选取卷积神经网络(CNN)模型卷积核,从而避免大量迭代造成时间及算力浪费,对Sig⁃moid激活函数进行改进使其分段单调递增,从而提高识别准确率。改进后的PCA_CNN模型识别率为98.53%,与CNN模型、传统BP神经网络、SVM模型、Bytes模型、暹罗网络模型相比,在准确率与收敛速度方面均有一定优势。实验结果表明,改进后的PCA_CNN模型可以从手机等非专业摄影设备在自然光下拍摄的银行卡照片中有效提取银行卡号。

基于MI-PCA和ML-AE-ELM的脱硝系统入口NOx质量浓度预测

为提高脱硝系统入口氮氧化物(nitrogen oxide,NOx)质量浓度的预测精度,提出一种基于互信息的主成分分析(principal component analysis,PCA)和多层自编码结构的极限学习机(extreme learning machine,ELM)组合算法的预测模型。对输入变量的选取方式进行完善,并加入历史NOx质量浓度,对预测算法的网络结构进行优化。实验结果表明:与其他预测算法模型相比,该模型具有较高的预测效率,在不同工况下均具有较高的预测精度,表现出良好的抗噪能力和泛化能力。

PCA-WNN模型在导水裂隙带高度预测中的应用研究

导水裂隙带是煤层顶板水害的主要通道,准确预计导水裂隙带高度是预测和防治煤层顶板水害的首要任务。基于导水裂隙带发育的复杂性及其影响因素之间的相关性,结合煤矿生产实际和工程地质理论,选取采高、工作面斜长、硬岩岩性比例系数、采深和煤层倾角作为主控因素,利用线性回归拟合及灰色关联分析法分析各主控因素与导水裂隙带发育高度的相关性。将主成分分析(principal component analysis,PCA)与小波神经网络(wavelet neural network,WNN)相结合,通过PCA消除各主控因素间的相关性及冗余信息,构造无相关性的主成分作为WNN的输入因素,建立导水裂隙带高度预测的PCA-WNN模型。结果表明:PCA-WNN模型能有效消除因素间的相关性,预测相对误差为-6.66%~6.13%,平均4.46%,较单纯的WNN模型预测精度高且稳定。将该模型应用于山东新巨龙煤矿1302N工作面,得到了较为准确的预测结果,为导水裂隙带高度预测提供了新方法。

基于PCA-DEA方法和Malmquist指数的单井措施费投入产出效率评价

单井措施费投入产出效率评价有助于油田公司把握单井开发现状,进行精准高效的财务支配,使油田管理实现业务财务的双向融合。目前,油田公司评价方式不够细化,尚未与单井措施费投入产出进行有机结合。通过构建单井措施费投入产出效率评价指标,使用PCA-DEA组合方法和Malmquist指数,对单井措施费投入产出效率进行静态评价和动态评价,并提出改善建议。研究结果表明:当前各区块单井措施费投入产出效率整体向好,但存在两极分化的问题,个别区块的措施费投入产出效率有待提升;动态评价的分析结果表明大多数区块实现生产效率的提升,技术变化水平是制约措施费投入产出效率的主要因素;PCA-DEA方法可解决区块少、指标多而导致的评价结果不精确的问题,且Super-SBM模型评价结果更为精确。本文研究对单井措施费投入产出效率评价具有借鉴意义,能够为油田公司进一步实现高质量发展提供参考和指引。

基于AHP-PCA熵权组合模型的吉林省生态环境脆弱性动态评价

吉林省不仅是我国粮食主产区之一,也是东北地区重要的生态屏障和功能区,科学掌握其生态环境脆弱性的空间分布和时空变化特征,对合理利用土地资源及实现区域环境保护起着重要作用。本研究参考SRP(Sensitiv-ity–Resilience–Pressure)模型,从地形、气候、植被覆盖、景观格局及人类活动5个方面选取13个评价指标,综合运用AHP-PCA(analytic hierarchy process-principal component analysis)熵权模型及空间自相关方法,分析2000—2020年不同时期吉林省生态环境脆弱性的时空格局,并探讨其空间关联关系。结果表明:1)研究区生态环境以轻度以下脆弱为主,且整体呈现明显的地域差异,由东向西脆弱度逐渐增加,重度脆弱区主要出现在吉林省西部平原,潜在脆弱区主要出现在吉林省东部山区。2)将脆弱性指数分为5个等级,各等级间面积比例差异明显,以2020年为例,表现为轻度>中度>微度>潜在>重度,且轻度及以下脆弱区面积占比均达到67.9%以上,这表明吉林省整体处于中等脆弱水平。3)时间变化上,2000年至2020年间,吉林省生态环境脆弱性呈逐年向好的趋势,重度、微度脆弱性区域面积占比与2000年相比分别下降2.78%和9.20%,轻度和中度脆弱性区域面积占比同研究初期相比分别增加7.45%和5.24%,潜在脆弱性区域面积占比与2000年基本持平。4)2000年研究区生态环境脆弱性指数的Moran I值为0.2335,表明其在空间上呈集聚现象,高聚集区主要分布在吉林省西部地区;至2020年,Moran I值增加至0.3841,空间集聚更为显著。根据脆弱性等级的分区及其影响因素,对不同脆弱性等级区域给出了不同生态保护建议:潜在脆弱和微度脆弱区继续实行现有生态环境保护政策;轻度脆弱和中度脆弱区要坚持以黑土地资源保护为前提进行合理的农用地资源开发;重度脆弱性区要加大生态环境保护投入,特别要有针对性地实施盐碱地治理等策略。